1. 研究目的与意义
随着智能化时代的到来，产品数字化的转型，人们对于嵌入式视觉处理系统的需求越来越大，从而嵌入式视觉处理系统的研究与应用正越来越受到关注。嵌入式视觉处理系统是一种集成了视觉处理算法和硬件平台的可以实时采集、处理和分析图像信息并能够嵌入到各种设备中的系统，其在多个领域得到了广泛的应用，例如自动驾驶、智能安防、医疗影像、智能家居、智能制造等领域，为人们的生产和生活带来更多的便利和创新。
然而，嵌入式视觉处理系统在实际应用中仍然存在一些问题和挑战。首先，传统的视觉处理算法往往无法满足实时性和精度的要求。其次，嵌入式硬件平台的资源受限，需要对算法进行优化和适配，以满足嵌入式视觉处理系统的实际应用需求。为了解决这些问题，学术界和工业界不断地开展研究和探索。近年来，深度学习和神经网络等技术的发展为嵌入式视觉处理系统的研究和应用带来了新的机遇。这些技术可以有效地提高视觉处理的精度和速度，为实现实时性和高效性提供了可能。同时，基于FPGA、GPU等硬件平台的优化方法也得到了广泛的研究和应用，使得嵌入式视觉处理系统的性能得到了进一步提升。
因此，嵌入式视觉处理系统的研究与应用不仅能够促进产业升级和数字化转型，同时也有助于推动科技创新和社会发展。在未来，嵌入式视觉处理系统的应用前景将更加广阔，研究者和工程师们将继续探索新的技术和方法，以满足人们对智能化生活的需求。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
虽然现在智能门锁系统在日常家居中使用较为广泛，技术也非常成熟，但是在配电房领域还是使用较少，所以设计实现一种基于K210和STM32为硬件主控核心的嵌入式视觉处理的配电房智能门锁系统。该系统主要有4部分组成，分别是K210部分、STM32部分、Android部分、上位机部分；其中K210端需要研究的内容主要有使用python语言进行单片机编程、使用摄像头去识别东西、使用摄像头识别人脸和安全帽、对识别到的图像使用算法进行处理、对图像进行标记、图片存储到SD卡上、从SD卡上读取图片、通过串口进行识别匹配结果的传输；STM32端需要研究的内容主要有串口接收K210的数据进行人脸开门、识别用户输入密码并匹配密码开门、读取射频卡开门、接收Android端和上位机端人脸图片的数据并保存至SD卡、和K210共用SD卡、定时器控制自动关门、通过4G模块和上位机、Android端进行通信；Android端主要研究的内容有登录注册账号、获取云端的设备列表、存储所有的操作日志并支持查看、通过本地照片或者拍照的方式采集人脸信息并传输给STM32、发送远程开门指令至云端、对卡号数据库进行查询和删除操作、设置密码传输至STM32;上位机端需要研究的主要内容与Android端基本一致，只是缺少调用相机拍照录入人脸的功能并增加了对卡号数据库增加卡号的功能。综上，从而实现整个嵌入式视觉处理的智能门锁系统。
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
1、文献综述法：对智能门锁、嵌入式视觉处理技术、人脸识别、安全帽识别、射频卡识别等相关领域的文献进行综述和分析，了解研究现状和发展趋势。
2、系统设计法：采用系统工程的方法，对嵌入式智能门锁的硬件、软件和视觉处理算法进行系统设计，确定硬件和软件平台，建立系统框架。
4. 参考文献
[1]盛晶,王利恒. 基于双目视觉的自动跟踪系统设计[J]. 光电子技术,2022,42(04):292-297.
[2]闫莉萍,李程伟,徐柏凯,夏元清,肖波. 一种基于结构特征的单目视觉惯性里程计[J]. 系统工程与电子技术:1-15.
[3]伍瀚,聂佳浩,张照娓,何志伟,高明煜. 基于深度学习的视觉多目标跟踪研究综述[J]. 计算机科学:1-18.
5. 计划与进度安排
2024年1月5日-2024年3月1日，有针对性的学习课题相关资料，学习相关学科的基础知识，学习实验所需软硬件的相关知识。
2024年3月2日-2024年3月20日，设定实验方案，采集实验数据。
2024年3月21日-2024年4月25日，进一步理论分析，进行实验，开发相关软硬件系统。
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